(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、
前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、
前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、
所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、
前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、
を備えることを特徴とする停車判定装置。
【請求項２】
前記加速度取得手段は、前記車両の上下方向の加速度を取得し、
前記勾配推定手段は、前記上下方向の加速度に基づき前記道路勾配を推定することを特徴とする請求項１に記載の停車判定装置。
【請求項３】
前記統計量は、ばらつき値であることを特徴とする請求項１に記載の停車判定装置。
【請求項４】
前記ばらつき値は分散又は／及び尖度であることを特徴とする請求項３に記載の停車判定装置。
【請求項５】
車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得工程と、
前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定工程と、
前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定工程と、
所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、
前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定工程と、
を備えることを特徴とする停車判定方法。
【請求項６】
コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、
車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、
前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、
前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、
所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、
前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段、
として前記コンピュータを機能させることを特徴とする停止判定プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の停車判定を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、移動体に設置された加速度センサからの検出値に基づき、移動体が停止しているか否か判定する技術が存在する。例えば、特許文献１には、加速度センサから検出された加速度の微分値がある閾値以下の場合、停車と判断する技術が開示されている。その他、本発明に関連する技術が特許文献２に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１１６３７０号公報
【特許文献２】特開２００２−１３１０７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、停車までの過渡期では、急ブレーキであるほど、停車前後の車両の振動が大きくなり、その時取得した加速度もばらつきが生じる。従って、加速度に基づいて停車判定を実行する場合、急ブレーキによる加速度の振動に起因して停車認定が遅れてしまうという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、停車前後に加速度の振動が発生した場合であっても、取得した加速度を選定することで、早期に停車認定を行うことが可能な停車判定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明では、停車判定装置は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項５の記載の発明は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得工程と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定工程と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定工程と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定工程と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項６に記載の発明は、コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段、として前記コンピュータを機能させることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の各実施例に係る停車判定装置の概略構成図の一例である。
【図２】第１実施例に係る停車判定装置の機能ブロックの一例である。
【図３】勾配Θの場合の第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２と推定範囲Ｗｅとの関係を示すグラフの一例である。
【図４】勾配がない場合の第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２と推定範囲Ｗｅとの関係を示すグラフの一例である。
【図５】各サンプリング時間幅と搭載車両の状態との関係を示すグラフの一例である。
【図６】第１実施例に係る処理手順を示すフローチャートの一例である。
【図７】第２実施例に係る停車判定装置の機能ブロックの一例である。
【図８】第２実施例に係る処理手順を示すフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の１つの観点では、停車判定装置は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車両が位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段と、を備える。
【００１１】
上記の停車判定装置は、例えばＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｄｅｖｉｃｅ）などのポータブルデバイスであり、加速度取得手段と、勾配推定手段と、標本選定手段と、統計量算出手段と、停車判定手段と、を備える。加速度取得手段は、車両の加速度を取得する。加速度取得手段は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する。ここで、「車両の前後方向」とは、車両の前進方向又は後進方向のいずれかを正方向とした軸方向を指す。なお、車両の前後方向は、上記定義で厳密に決定される方向の他、上記定義とおよそ一致した方向であってもよい。勾配推定手段は、車両の走行中又は停車中の道路勾配を推定する。勾配推定手段は、例えば、車両の上下方向の加速度によって勾配を推定してもよく、専用のセンサ等により勾配を検出してもよい。標本選定手段は、道路勾配に基づき車両が停車した場合の前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前後方向の加速度を選定する。即ち、標本選定手段は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外するように推定範囲を設定し、前後方向の加速度を選定する。統計量算出手段は、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する。上述の所定時間幅は、実験等に基づき適切な値に定められる。この所定時間幅は、例えば、統計量を算出するのに必要な加速度のサンプル数を取得するのに要する時間幅に設定される。停車判定手段は、統計量と所定の閾値とに基づき、車両が停車中であるか否か判定する。このように、停車判定装置は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外して統計量を算出することで、早期に搭載車両が停車中であると認定することができる。
【００１２】
上記の停車判定装置の一態様では、前記加速度取得手段は、前記車両の上下方向の加速度を取得し、前記勾配推定手段は、前記上下方向の加速度に基づき前記道路勾配を推定する。ここで、「車両の上下方向」とは、車両が走行中又は停車中の路面と垂直な方向を指す。なお、車両の上下方向は、上記定義で厳密に決定される方向の他、上記定義とおよそ一致した方向であってもよい。車両の上下方向の加速度は、車両が定常状態の場合、道路勾配によって一意に定まる。従って、停車判定装置は、上下方向の加速度に基づき適切に道路勾配を推定することができる。
【００１３】
上記の停車判定装置の他の一態様では、前記統計量は、ばらつき値であることを特徴とする。ここで、「ばらつき値」とは、加速度のばらつきを示す統計的な数値であり、例えば加速度の分散、偏差または尖度などが例示される。このように、停車判定装置は、統計量としてばらつき値を使用することで、道路勾配等の影響を適切に抑制することができる。
【００１４】
上記の停車判定装置の他の一態様では、前記統計量は分散又は／及び尖度である。ここで、「分散」は、不偏分散を含む。以下の説明でも同様とする。停車判定装置は、これらを統計量とすることにより、適切に停車判定を実行することができる。
【００１５】
上記の停車判定装置の他の一態様では、前記標本選定手段は、前記車両が停車中の場合に前記道路勾配に基づき決定される前記前後方向の加速度の推定範囲である第１推定範囲と、前記道路勾配の予め想定される範囲に基づき決定される前記前後方向の加速度の推定範囲である第２推定範囲との重複範囲を前記推定範囲として決定する。このようにすることで、停車判定装置は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を適切に除外して統計量を算出することができる。
【００１６】
上記の停車判定装置の他の一態様では、前記所定時間幅にわたり前記加速度取得手段が取得した前記前後方向の加速度の個数と前記標本選定手段が選定した前記前後方向の加速度の個数とが異なる場合、前記所定時間幅にわたり前記加速度取得手段が取得した前記前後方向の加速度を母集団とした信頼区間を算出する母集団分布推定手段をさらに備え、前記停車判定手段は、前記個数が異なる場合、前記信頼区間が前記推定範囲に属する場合のみ、前記車両が停車中であると認定する。ここで、「信頼区間」は、例えば９５％信頼区間である。このように、停車判定装置は、所定時間幅にわたり取得した前後方向の加速度の個数よりも統計量の計算に用いる加速度の個数が少ない場合、さらに信頼区間を用いることで統計量の信頼性についても考慮する。これにより、停車判定装置は、搭載車両の走行中に、停車中であると誤認定するのを防ぐことができる。
【００１７】
上記の停車判定装置の他の一態様では、加速度センサをさらに備え、前記加速度取得手段は、前記加速度センサから加速度を取得すると共に、当該加速度センサと停車判定装置とのマウントずれ又は／及び停車判定装置と前記車両との設置ずれを補正する。ここで、「マウントずれ」とは、加速度センサと停車判定装置との相対的な位置関係に起因した加速度の測定値のずれを指し、「設置ずれ」とは、停車判定装置と車両との相対的な位置関係に起因した加速度の測定値のずれを指す。これにより、停車判定装置は、マウントずれや設置ずれを考慮することで、より的確に車両の停車判定を実行することができる。
【００１８】
本発明の他の観点では、停車判定方法は、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得工程と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定工程と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定工程と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出工程と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定工程と、を備える。停車判定装置は、この方法を用いることで、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外して統計量を算出し、早期に搭載車両が停車中であると認定することができる。
【００１９】
上記の停車判定装置の他の一態様では、コンピュータにより実行される停車判定プログラムであって、車両の少なくとも前後方向の加速度を取得する加速度取得手段と、前記車両の位置する道路勾配を推定する勾配推定手段と、前記道路勾配に基づき前記車両が停車した場合の前記前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前記前後方向の加速度を選定する標本選定手段と、所定時間幅にわたる選定された加速度の統計量を算出する統計量算出手段と、前記統計量と所定の閾値とに基づき、前記車両が停車中であるか否か判定する停車判定手段、として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、この停車判定プログラムを搭載することにより、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外して統計量を算出し、早期に搭載車両が停車中であると認定することができる。なお、好適な例では、停車判定プログラムは、記憶媒体に記憶される。
【実施例】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。以下では、本発明の各実施例で共通する停車判定装置の概略構成について説明した後、停車判定装置が実行する処理内容について第１実施例及び第２実施例で説明する。
【００２１】
［概略構成］
まず、本発明に係る停車判定装置の概要について図１を用いて説明する。図１は、停車判定装置１００の概略構成の一例である。停車判定装置１００は、車両に搭載される。図１に示すように、停車判定装置１００は、加速度センサ１と、システムコントローラ２と、入力装置３と、出力装置４と、データ記憶ユニット５と、を備える。停車判定装置１００の各要素は、バスライン３０を介して相互に接続されている。
【００２２】
加速度センサ１は、例えば圧電素子からなり、加速度データを出力する。具体的には、加速度センサ１は、搭載車両の進行（前進）方向を正とする方向（以後、「Ｘ軸方向」と呼ぶ。）の加速度（以後、「加速度Ａｘ」と呼ぶ。）及び搭載車両の上下方向であり搭載車両が位置する路面と垂直な方向（以後、「Ｚ軸方向」とも呼ぶ。）の加速度（以後、「加速度Ａｚ」と呼ぶ。）を検出し、システムコントローラ２へ供給する。なお、加速度Ａｚは、搭載車両から地面に向けた方向を正値とする。
【００２３】
システムコントローラ２は、インタフェース２１、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２３及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２４を含んでおり、停車判定装置１００全体の制御を行う。
【００２４】
インタフェース２１は、加速度センサ１とのインタフェース動作を行う。そして、インタフェース２１は、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｚをシステムコントローラ２に入力する。
【００２５】
ＣＰＵ２２は、システムコントローラ２全体を制御する。ＣＰＵ２２は、予め用意されたプログラムを実行することにより、本発明における加速度取得手段、勾配推定手段、標本選定手段、統計量算出手段、母集団分布推定手段、及び停車判定手段として機能する。これについては、後述する［第１実施例］及び［第２実施例］のセクションで詳しく説明する。ＲＯＭ２３は、システムコントローラ２を制御する制御プログラム等が格納された図示しない不揮発性メモリ等を有する。ＲＡＭ２４は、入力装置３から供給される入力信号に基づき各種データを読み出し可能に格納したり、ＣＰＵ２２に対してワーキングエリアを提供したりする。
【００２６】
入力装置３は、停車判定装置１００に対して利用者が行う必要な命令や情報の入力を受け付けるインタフェースである。出力装置４は、利用者の操作に応答するための情報を出力する。例えば、出力部１１は、システムコントローラ２の制御に基づき、画像または映像の出力及び／又は音声出力を行う。
【００２７】
データ記憶ユニット５は、停車判定装置１００の動作を制御するためのプログラムを保存したり、停車判定装置１００の動作に必要な情報を保持したりするためのものである。
【００２８】
なお、上述の停車判定装置１００の構成は一例であり、本発明が適用可能な構成はこれに限定されない。例えば、停車判定装置１００は、上述の構成に代えて、入力装置３又は／及び出力装置４を有しなくてもよい。他の例では、停車判定装置１００は、上述の構成に加えて、通信装置を備え、他の装置へ停止判定結果等のデータを供給してもよい。
【００２９】
以下では、システムコントローラ２が実行する処理について［第１実施例］及び［第２実施例］のセクションで説明する。なお、以後では、停車判定装置１００が搭載される車両を「搭載車両」と呼ぶ。
【００３０】
［第１実施例］
次に、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理について説明する。第１実施例では、システムコントローラ２は、加速度Ａｚに基づき搭載車両が走行中又は停車中の道路勾配（以後、単に「勾配」と呼ぶ。）を推定し、停車判定に使用すべき加速度Ａｘを選定する。そして、システムコントローラ２は、選定した加速度Ａｘ（以後、「選定加速度Ａｘｓ」と呼ぶ。）に基づき算出した分散（以後、「分散Ｖｘ」と呼ぶ。）に基づき停車判定を行う。これにより、システムコントローラ２は、搭載車両の急停車等に伴う振動に起因して加速度Ａｘの外れ値（以後、単に「外れ値」と呼ぶ。）が発生した場合であっても、これを除外して早期に停車認定を行う。なお、ここで「外れ値」とは、搭載車両の停車直前又は直後に発生する振動に起因した加速度Ａｘを指し、停車判定装置１００が搭載車両の停車認定をするのに妨げとなる値を指す。
【００３１】
以後では、第１実施例の具体的な処理内容を説明した後、処理フロー及び第１実施例の各変形例について順に説明する。
【００３２】
まず、第１実施例の具体的な処理について、図２を用いて詳しく説明する。図２は、第１実施例に係る停車判定装置１００の機能ブロックを示す図の一例である。図２に示すように、システムコントローラ２は、加速度取得部２ａと、勾配推定部２ｂと、標本選定部２ｃと、統計量算出部２ｄと、停車判定部２ｅと、を備える。以下、これらの各要素が実行する処理について説明する。
【００３３】
加速度取得部２ａは、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｚをそれぞれ取得する。または、他の車両情報（例えば速度情報）を取得し、システムの内部で演算により加速度値を取得してもよい。そして、加速度取得部２ａは、加速度Ａｘを標本選定部２ｃへ供給すると共に、加速度Ａｚを勾配推定部２ｂに供給する。
【００３４】
勾配推定部２ｂは、加速度Ａｚに基づき勾配を推定する。これについて具体例を示す。勾配推定部２ｂは、勾配が「Θ」（Θは、水平面を０とする）のとき、実際に計測された加速度Ａｚと、Ｚ軸方向の加速度の理論式である「ｇ×ｃｏｓΘ」（以後、乗算記号「×」を適宜省略する。）と、に基づき勾配Θに関する情報（以後、「勾配情報ＩΘ」と呼ぶ。）を算出する。勾配情報ＩΘは、勾配Θ自体であってもよく、その他勾配Θを間接的に示す値（例えば、勾配Θの三角関数）であってもよい。ここでは、勾配推定部２ｂは、勾配Θの余弦を勾配情報ＩΘとして算出する。具体的には、勾配推定部２ｂは、以下の式（１）を用いて勾配情報ＩΘとなる勾配Θの余弦を算出する。
ｃｏｓΘ＝｜Ａｚ｜／ｇ      式（１）
そして、勾配推定部２ｂは、勾配情報ＩΘを標本選定部２ｃへ供給する。
【００３５】
次に、標本選定部２ｃが実行する処理について説明する。標本選定部２ｃは、直前の所定時間幅までに取得された加速度Ａｘから、勾配情報ＩΘに基づき、統計量算出部２ｄで用いる選定加速度Ａｘｓを選定する。以後、上述の時間幅を「サンプリング時間幅Ｔｗ」と呼ぶ。サンプリング時間幅Ｔｗは、実験等に基づき適切な値に設定される。具体的には、標本選定部２ｃは、勾配情報ＩΘから導かれる加速度Ａｘの推定範囲（以後、「第１推定範囲Ｗｅ１」と呼ぶ。）と、予め定めた勾配Θの想定角度の範囲から導かれる加速度Ａｘの制限範囲（以後、「第２推定範囲Ｗｅ２」と呼ぶ。）と、に基づき、統計量算出部２ｄで使用すべき加速度Ａｘの範囲（以後、「推定範囲Ｗｅ」と呼ぶ。）を決定する。そして、標本選定部２ｃは、直前のサンプリング時間幅Ｔｗ中に取得した加速度Ａｘから選定加速度Ａｘｓを選定する。
【００３６】
これについて図３及び図４を用いて詳しく説明する。図３は、勾配Θでの第１推定範囲Ｗｅ１、第２推定範囲Ｗｅ２、及び推定範囲Ｗｅをそれぞれ示した図の一例である。なお、図３中の勾配Θ及びパラメータ「α」は、正値とする。
【００３７】
まず、標本選定部２ｃは、勾配ΘのときＸ軸方向に加わる重力の大きさは「ｇｓｉｎΘ」であることから、勾配情報ＩΘに基づき、以下の式（２）と式（３）とにより特定される加速度Ａｘの値域を第１推定範囲Ｗｅ１として設定する。
−（ｇｓｉｎΘ＋α）≦Ｗｅ１≦−（ｇｓｉｎΘ−α）      式（２）
ｇｓｉｎΘ−α≦Ｗｅ１≦ｇｓｉｎΘ＋α      式（３）
即ち、第１推定範囲Ｗｅ１は、式（２）又は式（３）のいずれかを満たす加速度Ａｘの値域に設定される。このとき、パラメータαは、例えば想定される勾配Θの推定誤差の範囲等を考慮し、実験等に基づき適切な値に設定される。そして、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１に属しない加速度Ａｘを外れ値とみなす。なお、標本選定部２ｃは、例えば勾配情報ＩΘが「ｃｏｓΘ」の場合、三角関数の一般式「（ｃｏｓΘ）２＋（ｓｉｎΘ）２＝１」により式（２）、（３）中の「ｓｉｎΘ」を算出する。
【００３８】
このように、標本選定部２ｃは、勾配情報ＩΘに基づき第１推定範囲Ｗｅ１を設定することで、急ブレーキ等に起因して発生する加速度Ａｘの外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓを決定することができる。
【００３９】
また、標本選定部２ｃは、第２推定範囲Ｗｅ２を、搭載車両の停車時にとり得る加速度Ａｘの絶対値の最大値「Ａｘｍａｘ」に基づき設定する。具体的には、最大値Ａｘｍａｘは、予め想定される勾配Θの範囲に基づき実験等により予め設定され、データ記憶ユニット５等に記憶される。即ち、標本選定部２ｃは、以下の式（４）により特定される加速度Ａｘの範囲を第２推定範囲Ｗｅ２として設定する。
−Ａｘｍａｘ≦Ｗｅ２≦Ａｘｍａｘ      式（４）
このようにすることで、標本選定部２ｃは、急ブレーキ等に起因した加速度Ａｘの外れ値を確実に除外することができ、選定加速度Ａｘｓをより的確に設定することができる。
【００４０】
そして、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２とに基づき推定範囲Ｗｅを決定する。具体的には、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２とが重複する範囲を推定範囲Ｗｅとして決定する。即ち、推定範囲Ｗｅは、図３に示すように、式（２）及び式（４）を満たす加速度Ａｘの値域、及び、式（３）及び式（４）を満たす加速度Ａｘの値域に設定される。このように、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２とに基づき推定範囲Ｗｅを決定することで、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓを適切に選定することができる。
【００４１】
さらに勾配Θが０の場合の具体例について図４を用いて説明する。図４は、勾配Θが０の場合の、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２と推定範囲Ｗｅとを示すグラフの一例である。即ち、図４に示す各範囲の境界値は、図３に示す各範囲の境界値を「Θ＝０」に設定した場合に該当する。
【００４２】
図４に示すように、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１を、式（２）及び式（３）に「Θ＝０」を代入することにより特定する。即ち、この場合、標本選定部２ｃは、「Θ＝０」の場合に式（２）及び式（３）と等価となる以下の式（５）に基づき第１推定範囲Ｗｅ１を設定する。
−α≦Ｗｅ１≦α      式（５）
また、標本選定部２ｃは、第２推定範囲Ｗｅ２を最大値Ａｘｍａｘに基づき決定する。即ち、標本選定部２ｃは、図３の例と同様、式（４）に基づき第２推定範囲Ｗｅ２を設定する。そして、標本選定部２ｃは、式（５）に基づき設定した第１推定範囲Ｗｅ１と、式（４）に基づき設定した第２推定範囲Ｗｅ２との重複部分、即ち式（５）に示す範囲を推定範囲Ｗｅとして定める。
【００４３】
次に、再び図２に戻り、統計量算出部２ｄが実行する処理について説明する。統計量算出部２ｄは、標本選定部２ｃから供給された選定加速度Ａｘｓに基づき統計量を算出する。具体的には、統計量算出部２ｄは、直前のサンプリング時間幅Ｔｗ中の選定加速度Ａｘｓから分散Ｖｘを算出する。このように、統計量算出部２ｄは、統計量として分散を用いることで、勾配Θの影響を受けることなく停車判定を実行することができる。また、統計量算出部２ｄは、外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓのみに基づき分散Ｖｘを算出しているため、急ブレーキ等による停車直後であっても、過度に分散Ｖｘが大きくなるのを抑制する。なお、統計量算出部２ｄは、加速度取得部２ａが加速度Ａｘを取得するごとにサンプリング時間幅Ｔｗ中の選定加速度Ａｘｓから分散Ｖｘを算出する。これについては、後述する図５の説明で具体的に説明する。
【００４４】
次に、停車判定部２ｅが実行する処理について説明する。停車判定部２ｅは、統計量算出部２ｄから供給された分散Ｖｘが所定の閾値（以後、「閾値Ｖｘｔｈ」と呼ぶ。）より小さい場合、搭載車両が停止していると判定する。閾値Ｖｘｔｈは、実験等に基づき適切な値に設定される。即ち、停車判定部２ｅは、以下の式（６）が成立する場合、搭載車両が停止していると認定する。
Ｖｘ＜Ｖｘｔｈ      式（６）
一方、停車判定部２ｅは、式（６）が成立しない場合、搭載車両が走行中であると認定する。このとき、上述したように、分散Ｖｘは、外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓのみに基づき算出されている。従って、停車判定部２ｅは、急ブレーキ等による搭載車両の停車直後であっても、適切に停車中であると認定することができる。
【００４５】
次に、本実施例による効果について、図５を用いてさらに説明する。図５は、時間軸における各サンプリング時間幅「Ｔｗ１」乃至「Ｔｗ５」と搭載車両の状態との対応を示すグラフの一例である。サンプリング時間幅Ｔｗ１乃至Ｔｗ５は、それぞれ時刻「ｔ１」乃至「ｔ５」で統計量算出部２ｄが分散Ｖｘを算出するために使用するサンプリング時間幅Ｔｗである。また、時刻ｔ１は、急ブレーキに起因して搭載車両が振動を開始した時刻を示し、時刻ｔ２は、搭載車両が停車した時刻を示し、時刻ｔ２αは、搭載車両の振動が終了して定常状態になった時刻を示す。以後では、時刻ｔ１までの期間を「走行期間」と呼び、時刻ｔ１から時刻ｔ２αまでの期間を「振動期間」と呼び、時刻ｔ３以降の期間を「安定期間」と呼ぶ。
【００４６】
まず、時刻ｔ１では、停車判定部２ｅは、サンプリング時間幅Ｔｗ１中の選定加速度Ａｘｓから算出した分散Ｖｘに基づき式（６）を参照して停車判定を行う。このとき、サンプリング時間幅Ｔｗ１は走行期間中に位置するため、停車判定部２ｅは、搭載車両が走行中であると認定する。同様に、搭載車両が停車する時刻ｔ２では、停車判定部２ｅは、サンプリング時間幅Ｔｗ２中の選定加速度Ａｘｓに基づき停車判定を行う。その結果、停車判定部２ｅは、走行中と認定する。
【００４７】
そして、安定期間中の時刻ｔ３及び時刻ｔ４では、停車判定部２ｅは、それぞれサンプリング時間幅Ｔｗ３及びサンプリング時間幅Ｔｗ４中の選定加速度Ａｘｓに基づき停車判定を行う。このとき、サンプリング時間幅Ｔｗ３、Ｔｗ４は振動期間を跨いでいる。よって、標本選定部２ｃは、サンプリング時間幅Ｔｗ３、Ｔｗ４中に取得された加速度Ａｘのうち外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓを選定する。その結果、停車判定部２ｅは、時刻ｔ３又は時刻ｔ４のいずれかのタイミングで、搭載車両が停車中であると認定する。一方、加速度Ａｘの選定を行わない従来の手法による場合（以後、「比較例」と呼ぶ。）では、停車判定装置１００は、振動期間中に取得した加速度Ａｘの外れ値によって分散Ｖｘが大きくなり、時刻ｔ３及び時刻ｔ４では停車認定をすることができない。
【００４８】
なお、時刻ｔ５では、サンプリング時間幅Ｔｗ５は、全て安定期間内に属している。従って、この場合、標本選定部２ｃは、サンプリング時間幅Ｔｗ５中の加速度Ａｘを全て選定加速度Ａｘｓとして選定する。なお、加速度Ａｘの選定を行わない比較例では、時刻ｔ５に初めて搭載車両の停車認定がなされる。
【００４９】
以上のように、システムコントローラ２は、外れ値を除外した選定加速度Ａｘｓに基づき分散Ｖｘを算出することで、急ブレーキ等により加速度Ａｘが振動する場合であっても、早期に搭載車両が停止中であると認定することができる。
【００５０】
（処理フロー）
次に、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順について図６を用いて説明する。図６は、第１実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。システムコントローラ２は、図６に示すフローチャートの処理を、所定の周期に従い繰り返し実行する。
【００５１】
まず、システムコントローラ２は、Ｘ軸方向及びＺ軸方向の加速度Ａｘ、Ａｚを取得する（ステップＳ１０１）。そして、システムコントローラ２は、加速度Ａｚから勾配情報ＩΘを生成する（ステップＳ１０２）。例えば、システムコントローラ２は、式（１）により、勾配Θの余弦を勾配情報ＩΘとして算出する。
【００５２】
次に、システムコントローラ２は、勾配情報ＩΘに基づき推定範囲Ｗｅを算出する（ステップＳ１０３）。具体的には、システムコントローラ２は、式（２）及び式（３）により第１推定範囲Ｗｅ１を定めると共に、式（４）により第２推定範囲Ｗｅ２を定めることで、その重複範囲を推定範囲Ｗｅとして定める。
【００５３】
そして、システムコントローラ２は、推定範囲Ｗｅに基づきサンプリング時間幅Ｔｗから選定加速度Ａｘｓを選定する（ステップＳ１０４）。これにより、システムコントローラ２は、急ブレーキ等に起因した加速度Ａｘの外れ値を除外する。
【００５４】
次に、システムコントローラ２は、ステップＳ１０４で選定された選定加速度Ａｘｓに基づき分散Ｖｘを算出する（ステップＳ１０５）。このとき、算出された分散Ｖｘは、上述したように、急ブレーキ等に起因した外れ値の影響が適切に除外されている。
【００５５】
そして、システムコントローラ２は、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さいか否か判定する（ステップＳ１０６）。そして、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さい場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、搭載車両が停車中であると認定する（ステップＳ１０７）。一方、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以上の場合（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、搭載車両が走行中であると認定する（ステップＳ１０８）。
【００５６】
以上説明したように、本実施例による停車判定装置は、加速度取得手段と、勾配推定手段と、標本選定手段と、統計量算出手段と、停車判定手段と、を備える。加速度取得手段は、車両の加速度を取得する。加速度取得手段は、車両の前後方向の加速度を取得する。勾配推定手段は、車両の走行中又は停車中の道路勾配を推定する。勾配推定手段は、車両の上下方向の加速度によって勾配を推定する。標本選定手段は、道路勾配に基づき車両が停車した場合の前後方向の加速度の推定範囲を算出し、当該推定範囲に基づき前後方向の加速度を選定する。即ち、標本選定手段は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外するように推定範囲を設定し、前後方向の加速度を選定する。統計量算出手段は、所定時間幅にわたる選定された加速度の分散を算出する。上述の所定時間幅は、実験等に基づき適切な値に定められる。この所定時間幅は、例えば、分散を算出するのに必要な加速度のサンプル数を取得するのに要する時間幅に設定される。停車判定手段は、分散と所定の閾値とに基づき、車両が停車中であるか否か判定する。このように、停車判定装置は、急ブレーキ等に起因して発生した外れ値を除外して分散を算出することで、早期に搭載車両が停車中であると認定することができる。
【００５７】
（変形例１）
システムコントローラ２は、図２で説明した処理に加え、加速度センサ１と停車判定装置１００との位置ずれ（以後、「マウントずれ」とも呼ぶ。）、又は／及び、停車判定装置１００と搭載車両との位置ずれ（以後、「設置ずれ」とも呼ぶ。）を考慮して、加速度Ａｘ、Ａｚを補正してもよい。例えば、システムコントローラ２は、搭載車両の起動時に自動的に加速度Ａｘが「０」、加速度Ａｚが「１ｇ」になるように補正値を定め、その後、当該補正値に基づき加速度Ａｘ、Ａｚを常時補正してもよい。他の例では、システムコントローラ２は、勾配がない道路で搭載車両が停車中に、乗員からの外部入力に基づき、上述の補正値を定めてもよい。これにより、停車判定装置１００は、より的確に停車判定を実行することができる。
【００５８】
（変形例２）
システムコントローラ２は、加速度Ａｚに基づき勾配Θを推定し、勾配情報ＩΘを生成した。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。これに代えて、システムコントローラ２は、図示しない勾配（傾斜）センサに基づき勾配Θを推定してもよい。この場合であっても、システムコントローラ２は、各勾配Θに対応する正弦の値のマップをデータ記憶ユニット５等に記憶することで、式（２）及び式（３）に基づき第１推定範囲Ｗｅ１を定める。これによっても、システムコントローラ２は、適切に停車判定を実行することができる。
【００５９】
（変形例３）
図５の説明では、サンプリング時間幅Ｔｗ１乃至Ｔｗ５は、重畳的に設定されていた。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。例えば、これに代えて、システムコントローラ２は、サンプリング時間幅Ｔｗを重複しないように設定してもよい。こ具体的には、図５の例では、システムコントローラ２は、例えば時刻ｔ１でサンプリング時間幅Ｔｗ１中に取得した加速度Ａｘに基づき停車判定を実行後、次に時刻ｔ４でサンプリング時間幅Ｔｗ４中に取得した加速度Ａｘに基づき停車判定を実行する。これによっても、システムコントローラ２は、適切に停車判定を実行することができる。
【００６０】
（変形例４）
図２の説明では、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１と第２推定範囲Ｗｅ２とに基づき推定範囲Ｗｅを定め、選定加速度Ａｘｓを選定していた。しかし、本発明が適用可能な方法は、これに限定されない。これに代えて、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１のみに基づき推定範囲Ｗｅを定めてもよい。即ち、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１を推定範囲Ｗｅとして定める。この場合、標本選定部２ｃは、第１推定範囲Ｗｅ１を定めた後、第１推定範囲Ｗｅ１に基づき選定加速度Ａｘｓを選定する。これにより、システムコントローラ２は、より簡易に停車判定を実行することができる。
【００６１】
（変形例５）
図２の説明では、システムコントローラ２は、統計量として分散を用いた。しかし、本発明に使用可能な統計量は、これに限定されない。例えば、これに代えて、又は、これに加えて、システムコントローラ２は、統計量として尖度を用いてもよい。具体的には、統計量算出部２ｄは、分散Ｖｘに代えて、または、これに加えて、Ｘ軸方向の尖度を算出する。そして、停車判定部２ｅは、図２での説明に加え、又はこれに代えて、Ｘ軸方向の尖度が所定の閾値を上回った場合、搭載車両が停車したと認定する。上述の閾値は、実験等により適切な値に設定される。これにより、システムコントローラ２は、アクセルペダルを踏むことなく、エンジンがアイドリングの状態で車両が動くいわゆるクリープ走行と、停止中とを適切に判別することができる。
【００６２】
（変形例６）
図１の説明では、停車判定装置１００は、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｚを取得していた。しかし、本発明が適用可能な構成は、これに限定されない。例えば、これに代えて、停車判定装置１００は、図示しない車速センサ等から得られた車速パルスに基づきこれらの加速度を算出してもよい。これによっても、本発明を好適に適用することができる。
【００６３】
（変形例７）
図２の説明では、停車判定装置１００は、Ｘ軸方向の加速度Ａｘ及びＺ軸方向の加速度Ａｚを取得していた。しかし、本発明が適用可能な方法はこれに限定されず、停車判定装置１００は、少なくとも搭載車両のＸ軸方向の加速度Ａｘを取得すればよい。例えば、図２の説明に代えて、停車判定装置１００は、上述の（変形例２）のように図示しない勾配（傾斜）センサに基づき勾配Θを推定した場合には、Ｚ軸方向の加速度Ａｚを取得しなくともよい。他の例では、図２の説明に加えて、停車判定装置１００は、Ｙ軸方向の加速度をさらに取得し、その統計量と予め定めた所定の閾値と比較することで、さらに高精度に停車判定を行ってもよい。
【００６４】
［第２実施例］
第２実施例では、システムコントローラ２は、第１実施例の処理に加え、加速度Ａｘから外れ値を除外して分散Ｖｘを算出した場合、母集団の分布を９５％信頼区間（以後、「信頼区間Ｃｉ」と呼ぶ。）で推定し、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅに収まっているときのみ停車認定を行う。これにより、システムコントローラ２は、搭載車両の走行中に停車中と誤認定するのを抑制する。ここで、「母集団の分布」とは、サンプリング時間幅Ｔｗ中に取得された加速度Ａｘの分布を指す。
【００６５】
以後では、第２実施例の具体的な処理内容を説明した後、処理フロー及び第２実施例の各変形例について順に説明する。
【００６６】
まず、第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理について図７を用いて説明する。図７は、第２実施例に係る停車判定装置１００の機能ブロックを示す図の一例である。図７に示すように、システムコントローラ２は、母集団分布推定部２ｆを備える点で、第１実施例の構成と異なる。
【００６７】
加速度取得部２ａは、加速度センサ１から加速度Ａｘ、Ａｚをそれぞれ取得する。そして、加速度取得部２ａは、加速度Ａｘを標本選定部２ｃへ供給すると共に、加速度Ａｚを勾配推定部２ｂに供給する。
【００６８】
勾配推定部２ｂは、加速度Ａｚに基づき勾配Θを推定する。例えば、勾配推定部２ｂは、式（１）を参照し、勾配情報ＩΘである勾配Θの余弦を算出する。そして、勾配推定部２ｂは、勾配情報ＩΘを標本選定部２ｃへ供給する。
【００６９】
標本選定部２ｃは、直前のサンプリング時間幅Ｔｗに取得された加速度Ａｘから、勾配情報ＩΘに基づき、統計量算出部２ｄで用いる選定加速度Ａｘｓを選定する。具体的には、標本選定部２ｃは、式（２）、（３）に基づき定めた第１推定範囲Ｗｅ１と、式（４）に基づき定めた第２推定範囲Ｗｅ２と、から推定範囲Ｗｅを決定し、サンプリング時間幅Ｔｗ中に推定範囲Ｗｅ内にある選定加速度Ａｘｓを選定する。そして、標本選定部２ｃは、統計量算出部２ｄ及び母集団分布推定部２ｆに選定加速度Ａｘｓを供給すると共に、停車判定部２ｅに推定範囲Ｗｅを供給する。
【００７０】
統計量算出部２ｄは、標本選定部２ｃから供給された選定加速度Ａｘｓに基づき統計量を算出する。具体的には、統計量算出部２ｄは、直前のサンプリング時間幅Ｔｗ中に取得した選定加速度Ａｘｓから分散Ｖｘを算出する。
【００７１】
次に、母集団分布推定部２ｆが実行する処理について説明する。母集団分布推定部２ｆは、サンプリング時間幅Ｔｗ中の加速度Ａｘの個数より選定加速度Ａｘｓの個数が少ない場合、信頼区間Ｃｉを算出する。
【００７２】
ここで、信頼区間Ｃｉの算出例について具体的に説明する。以後では、「平均Ａｖ」は、サンプリング時間幅Ｔｗ中の選定加速度Ａｘｓの平均（標本平均）を指し、「サンプル数Ｎｓ」は、サンプリング時間幅Ｔｗ中の選定加速度Ａｘｓの個数を指し、「誤差Ｓｅ」は、標本標準誤差を指す。また、「ｔ分布表値Ｃ」は、９５％信頼区間を算出するのに用いるｔ分布の値を指す。
【００７３】
母集団分布推定部２ｆは、以下の式（７）を用いることで、信頼区間Ｃｉを設定する。
Ａｖ−（Ｃ×Ｓｅ）≦Ｃｉ≦Ａｖ＋（Ｃ×Ｓｅ）      式（７）
また、母集団分布推定部２ｆは、誤差Ｓｅを以下の式（８）から導出する。
Ｓｅ＝（Ｖｘ／Ｎ）１／２        式（８）
即ち、誤差Ｓｅは、分散Ｖｘをサンプル数Ｎｓで割った値の平方根である。
【００７４】
そして、母集団分布推定部２ｆは、信頼区間Ｃｉ及び分散Ｖｘを停車判定部２ｅへ供給する。
【００７５】
次に、停車判定部２ｅが実行する処理について説明する。停車判定部２ｅは、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ未満であった場合も、信頼区間Ｃｉを用いてその信頼性を検証する。これにより、停車判定部２ｅは、搭載車両の走行中に停車中と誤認定するのを抑制することができる。
【００７６】
具体的には、停車判定部２ｅは、統計量算出部２ｄが算出した分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以上の場合、サンプル数Ｎｓによらず搭載車両が走行中であると認定する。一方、停車判定部２ｅは、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さく、かつ、サンプル数Ｎｓがサンプリング時間幅Ｔｗ中の加速度Ａｘの個数より少ない場合、さらに、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内に存在するか否か判定する。そして、停車判定部２ｅは、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内に存在する場合、搭載車両が停車中であると認定する。一方、停車判定部２ｅは、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内に収まっていない場合、即ち、信頼区間Ｃｉと推定範囲Ｗｅとで重複していない部分が存在する場合、搭載車両が停車中であると認定しない。即ち、停車判定部２ｅは、式（６）に基づく停車判定の信頼性が十分でないと判断する。
【００７７】
以上のように、第２実施例では、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉを用いることで、より的確に停車判定を実行することができる。
（処理フロー）
次に、第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順について図８を用いて説明する。図８は、第２実施例でシステムコントローラ２が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。システムコントローラ２は、図８に示すフローチャートの処理を、所定の周期に従い繰り返し実行する。なお、ステップＳ２０１乃至ステップＳ２０５の処理は、ステップＳ１０１乃至ステップＳ１０５の処理と同一であるため、その説明を省略する。従って、以後では、ステップＳ２０６から説明する。また、図８のステップＳ２０８とステップＳ２０９との順序は、図７での説明とは逆にしている。いずれの場合であっても本発明は、好適に実施される。
【００７８】
システムコントローラ２は、ステップＳ２０５で分散Ｖｘを算出後、除外した加速度Ａｘがあるか否か判定する（ステップＳ２０６）。即ち、システムコントローラ２は、対象となる直前のサンプリング時間幅Ｔｗから選定した選定加速度Ａｘｓの数、即ちサンプル数Ｎｓと、サンプリング時間幅Ｔｗ中に取得した加速度Ａｘの数とが一致するか否か判定する。そして、除外した加速度Ａｘがある場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、ステップＳ２０７へ処理を進める。一方、除外した加速度Ａｘがない場合（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、ステップＳ２０９へ処理を進める。
【００７９】
次に、ステップＳ２０６で除外した加速度Ａｘがあると判断した場合、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉを算出する（ステップＳ２０７）。具体的には、システムコントローラ２は、式（７）及び式（８）に基づき、信頼区間Ｃｉを算出する。
【００８０】
次に、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内にあるか否か判定する（ステップＳ２０８）。そして、信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内にある場合（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、分散Ｖｘは信頼性があると判断し、ステップＳ２０９の処理を実行する。一方、信頼区間Ｃｉと推定範囲Ｗｅとで重複していない部分がある場合（ステップＳ２０８；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、走行中であると認定する（ステップＳ２１１）。これにより、システムコントローラ２は、走行中を停車中と誤認定するのを抑制することができる。
【００８１】
信頼区間Ｃｉが推定範囲Ｗｅ内にある場合（ステップＳ２０８；Ｙｅｓ）、又は、除外した加速度Ａｘがない場合（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、次に、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さいか否か判定する（ステップＳ２０９）。そして、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈより小さい場合（ステップＳ２０９；Ｙｅｓ）、システムコントローラ２は、搭載車両が停車中であると認定する（ステップＳ２１０）。一方、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以上の場合（ステップＳ２０９；Ｎｏ）、システムコントローラ２は、走行中であると認定する（ステップＳ２１１）。
【００８２】
以上のように、システムコントローラ２は、急ブレーキ等による搭載車両の振動があった場合であっても早期に停車認定を行うことができると共に、走行中を停車中と誤認定するのを抑制することができる。
【００８３】
（変形例１）
第１実施例の（変形例１）乃至（変形例７）は、第２実施例にも適用することができる。即ち、この場合、システムコントローラ２は、第１実施例の各変形例に加え、サンプリング時間幅Ｔｗでの加速度Ａｘと選定加速度Ａｘｓの個数とが異なる場合、第２実施例で説明した信頼区間Ｃｉを用いて停車判定をさらに実行する。これによっても、本発明を好適に実施することができる。
【００８４】
（変形例２）
第２実施例の説明では、信頼区間Ｃｉは、９５％信頼区間に設定されていた。しかし、本発明が適用可能な信頼区間は、これに限定されない。これに代えて、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉを他のパーセンテージ（例えば９９％）の信頼区間としてもよい。この場合、システムコントローラ２は、そのパーセンテージに対応するｔ分布表値Ｃを用いて式（７）を計算することで信頼区間Ｃｉを決定する。これによっても、システムコントローラ２は、信頼区間Ｃｉを用いることで、より的確に停車判定を実行することができる。
【００８５】
（変形例３）
図７及び図８の説明では、システムコントローラ２は、サンプリング時間幅Ｔｗでの加速度Ａｘと選定加速度Ａｘｓの個数とが異なる場合、即ち外れ値が存在する場合、信頼区間Ｃｉを算出後、分散Ｖｘ及び信頼区間Ｃｉを用いて停車判定を行っていた。しかし、本発明が適用可能な処理手順は、これに限定されない。これに代えて、システムコントローラ２は、外れ値が存在する場合であっても、まず分散Ｖｘに基づき式（６）による停車判定を行い、分散Ｖｘが閾値Ｖｘｔｈ以下のときに信頼区間Ｃｉを算出して推定範囲Ｗｅと重複するか否か判定してもよい。これによっても、システムコントローラ２は、的確に停車判定を実行することができる。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明は、ＰＮＤ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｄｅｖｉｃｅ）などのナビゲーション装置、その他携帯可能な端末（ポータブルデバイス）に好適に適用することができる。また、本発明は、運転者の運転評価及び燃費が良い運転であるか否かを判断するエコ診断を実行する機器等に適用することもできる。いずれの場合であっても、本発明を適用した機器は、加速度センサに基づき停車中か否かを的確に判断することができる。
【符号の説明】
【００８７】
１  加速度センサ
２  システムコントローラ
３  入力装置
４  出力装置
５  データ記憶ユニット
２１  インタフェース
２２  ＣＰＵ
２３  ＲＯＭ
２４  ＲＡＭ
１００  停車判定装置
【図１】
0005400524.tif 000002
【図２】
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【図３】
0005400524.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0005400524.tif 000008
【図８】
0005400524.tif 000009